20240131在ubuntu20.04.6下使用whisper不同模式的比对2024/1/3116:07首先你要有一张NVIDIA的显卡，比如我用的PDD拼多多的二手GTX1080显卡。【并且极其可能是矿卡！】2、请正确安装好NVIDIA最新的驱动程序和CUDA。可选安装！3、配置whisperrootroot@rootroot-X99-Turbo:~$ rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$python-mpipinstall--upgradepip【可以不安装conda】rootroot@rootroot-X99-Turbo:~$wgethttps://repo.a
GPT-4会加速生物武器的发展吗？在担心AI统治世界之前，人类是否会因为打开了潘多拉魔盒而面临新的威胁？毕竟，大模型输出各种不良信息的案例不在少数。今天，处在风口，也是浪尖的OpenAI再次负责任地刷了一波热度。图片我们正在建立一个能够协助制造生物威胁的早期预警系统LLMs。事实证明，目前的模型最多只能对这种滥用有用，我们将继续发展未来的评估蓝图。经历董事会风波后的OpenAI，开始痛定思痛，包括之前郑重发布的准备框架（PreparednessFramework）。到底大模型在制造生物威胁方面带来了多大的风险？观众害怕，我OpenAI也不想受制于此。咱们直接科学实验，测试一波，有问题解决问题，
OpenAI推出的Whisper是一个通用语音转录模型，在各种基准和音频条件下都取得了非常棒的结果。最新的large-v3模型登顶了OpenASR排行榜，被评为最佳的开源英语语音转录模型。该模型在CommonVoice15数据集的58种语言中也展现出了强大的多语言性能，在42种语言上的单词错误率(WER)低于30％。尽管转录准确度非常优秀，但推理速度非常缓慢。即使利用flashattention、半精度和分块等优化推理技术，1小时长度的音频在16GBT4GPU上也需要超过6分钟的转录时间。在本文中，我们将演示如何运用推测解码将Whisper的推理时间缩减2倍，同时在数学上确保完全取得与原模型相
Errorcodes错误码前言Introduction导言APIerrorsAPI错误401-InvalidAuthentication401-验证无效401-IncorrectAPIkeyprovided401-提供的API密钥不正确401-YoumustbeamemberofanorganizationtousetheAPI401-您必须是组织的成员才能使用API429-Ratelimitreachedforrequests429-请求已达到速率限制429-Youexceededyourcurrentquota,pleasecheckyourplanandbillingdetails429
前言 Whisper是一种通用语音识别模型。它是在大量不同音频数据集上进行训练的，也是一个多任务模型，可以执行多语言语音识别、语音翻译和语言识别。 这里呢，我将给出我的一些代码，来帮助你尽快实现【语音转文字】的服务部署。 以下是该AI模块的具体使用方式： https://github.com/openai/whisper心得 这是一个不错的语言模型，它支持自动识别语音语种，类似中文、英文、日语等它都能胜任，并且可以实现其他语种转英语翻译的功能，支持附加时间戳的字幕导出功能...... 总体来说，它甚至可以与市面上领头的语言识别功能相媲美，并且
作者丨TimAnderson编译丨诺亚出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）Zed编辑器项目（目前仍处于预发布阶段）现已在AGPL、GPL和Apache许可下开源。该编辑器以其高性能和多种AI辅助选择为特色，但目前仍处于预览阶段且仅限于Mac平台使用。昨日，Zed创始人内森·索博（NathanSobo）在一篇帖子中解释道，Zed项目在GitHub上的代码库中，编辑器部分采用了GPL许可，服务器端组件则使用了AGPL（GNUAffero通用公共许可证），而GPUI（GPU加速用户界面）部分采用了Apache2.0许可。GPUI是由Zed团队开发的一款RustUI框架。在此之前，索博
2023年，AI技术已经成为一个热点话题，影响了许多领域，特别是编程领域。人们越来越意识到AI技术的重要性，包括Spring社区在内。随着GenAI（I（GeneralArtificialIntelligence））技术的不断发展，简化具有AI功能的应用程序的创建成为一个非常重要的课题和迫切需求。“SpringAI”就是在这种背景下诞生的，旨在简化具有AI功能应用程序的开发，使其成为简单直观的过程，避免不必要的复杂性。本文介绍SpringAI和使用SpringAI的一些提示工程技巧，帮助开发人员在使用SpringAI框架中时更好地构建提示信息，以便利用好SpringAI的功能。1SpringA
OpenAI语音转文字whisperAPI提供了两个端点，即转录和翻译，这基于我们最先进的开源大型v2Whisper模型。它们可以用来：将音频转录成音频所在的语言。翻译并将音频转录成英文。文件上传目前限制为25MB，支持以下输入文件类型：mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav和webm。以下是一个Python示例：importrequestsimportopenai#定义API端点和头信息url="https://api.openai.com/v1/audio/transcriptions"headers={"Authorization":"Bearer{}".format(ope
这里写自定义目录标题Whisper从0安装教程windows安装过程安装python3.11安装Anaconda在Anaconda里面安装whisper安装ffmpeg第一次运行whisper检查GPU一些弯路Whisper从0安装教程windows因为需要把语音变成文字稿，问了做语言相关的朋友，决定使用whisper来做这个工作官方网站：https://github.com/ggerganov/whisper.cpp但是官网的教程一般小白很难从0开始。我一共折腾了两天，找了不少教程，走了两次弯路终于搞定了。安装过程安装python3.11因为看到Anaconda官网上最新的版本是基于pyth
前言现在在网上搜索.NET接入大模型的帖子很少，有些官方案例只提供java和python的SDK，所以有了这篇.Net的接入大模型文章，目前仅实现对话模型的调用。这里仅举例通义千问，其他模型实现可以参考Gi他Hub对您有帮助的话帮忙点个star个人博客：FaceMan’Blog。Github：FaceMan’GitHub。实现方式创建IModelExtensionsChatCompletionService对话服务，规范对话服务应实现的接口。publicinterfaceIModelExtensionsChatCompletionService{ /// ///对话 /// ///对话历史 /
